Algorithmic Trading

Algorithmic Trading - auch automatisierter oder systematischer Handel genannt - ersetzt diskretionäre Entscheidungsfindung durch regelbasierte Computerprogramme. In der institutionellen Welt bewältigen Algorithmen den Großteil des Orderflusses; im Einzelhandels-Forex ist das primäre Instrument der MetaTrader Expert Advisors, Python-Skripte, die Broker-APIs oder Bibliotheken wie OANDA v20 nutzen, sowie Plattformen wie cTrader's cAlgo oder TradingView's Pine Script.

Algorithmen werden in einem breiten Spektrum von Strategietypen eingesetzt. Trendfolgende Algorithmen generieren Signale, wenn technische Bedingungen (Kreuzungen von gleitenden Durchschnitten, Ausbrüche über Widerstand) übereinstimmen und halten Positionen, bis gegenteilige Signale auftauchen. Mean-Reversion-Algorithmen wetten darauf, dass ein Preis, der sich weit von seinem historischen Durchschnitt entfernt hat, zurückkehrt - das Paar-Handel und statistische Arbitrage sind Beispiele. Market-Making-Algorithmen posten kontinuierlich Limit-Orders auf beiden Seiten des Spreads, um die Differenz zwischen Bid und Ask zu sammeln. Hochfrequenzalgorithmen nutzen Latenzvorteile, die in Mikrosekunden gemessen werden, und erfordern eine Co-Location in der Nähe der Matching-Engines der Börse.

Für Einzelhändler sind die praktischen Vorteile des algorithmischen Handels Konsistenz (der Algorithmus führt jedes Mal identisch aus und eliminiert emotionale Einflüsse) und Skalierbarkeit (er kann gleichzeitig mehrere Paare und Zeitrahmen überwachen). Die Risiken bestehen darin, dass sich der Vorteil des Algorithmus verringern kann, wenn sich die Marktbedingungen ändern, und schlecht geschriebenen Code kann zu unkontrollierbaren Trades oder verpassten Ausstiegssignalen während Verbindungsproblemen führen. Risikokontrollen - maximale offene Lots, tägliche Verlustgrenzen und Verbindungsüberprüfung - sind wesentliche Komponenten eines jeden Produktions-EA oder Handelsbots.